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面向灵活盲JPEG压缩伪影移除的深度卷积神经网络FBCNN
码流怪侠
优质创作者: 编程框架技术领域
领域专家: C/C++技术领域
2024-11-03 13:22:52
面向灵活盲JPEG压缩伪影移除的深度卷积神经网络FBCNN
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面向灵活盲JPEG压缩伪影移除的深度卷积神经网络FBCNN
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DPW-SDNet: Dual Pixel-Wavelet Domain Deep
CNN
sfor Soft Decoding of
JPEG
-Compressed Images
DPW-SDNet:用于
JPEG
压缩
图像软解码的双像素小波域
深度
CNN
Abstract
JPEG
是广泛使用的有损
压缩
方法之一。
JPEG
压缩
图像通常会出现
压缩
伪影
,包括阻塞和模糊,尤其是在低比特率下。软解码是一种在不改变编解码器或引入额外编码位的情况下提高
压缩
图像质量的有效解决方案。受
深度
卷积神经网络
(
CNN
)在低层和高层计算机视觉问题上的出色性能的启发,我们开发了一种基于双像素小波域
深度
卷积神经网络
的
JPEG
压缩
图像软解码网络,即DPW-SDNet。像素域
深度
网络采用
压缩
图像的四个降采样版本来形成4通道输入并
用于视频
压缩
伪影
消除的
深度
卡尔曼滤波网络
因此,我们的方法可以从一系列解码的视频帧中恢复高质量的帧。对于视频
伪影
减少任务,我们的动机是双重的。尽管视频
伪影
减少方法[21]或视频超分辨率方法[22-24]尝试结合恢复任务的时间信息,但其方法忽略先前恢复的帧,并分别恢复每个帧,如图1(a)所示。与现有的使用噪声先前解码帧作为恢复问题中的时间信息的工作不同,我们利用噪声较小的先前恢复帧,建立了基于卡尔曼模型的递归滤波方案。通过集成卡尔曼模型的递归性质和
深度
神经网络的高度非线性转换能力,我们的方法可以很好地弥合基于模型的方法和基于学习的方法之间的差距。..
Learning
JPEG
Compression Artifacts for Image ManipulationDetection and Localization
检测和定位图像篡改是对抗恶意使用图像编辑技术的必要手段。因此,有必要通过分析图像中的固有统计来区分真实区域和篡改区域。我们专注于图像采集和编辑过程中留下的
JPEG
压缩
伪影
。我们提出了一种
卷积神经网络
(
CNN
),它使用离散余弦变换(DCT)系数来定位图像操作,其中
压缩
伪影
仍然存在。标准
cnn
无法学习到DCT系数的分布,因为卷积丢掉了DCT系数所必需的空间坐标。我们演示了如何设计和训练一个可以学习DCT系数分布的神经网络。
FB
CNN
:使用 AI 模型修复图像的电子包浆
简单介绍一个
JPEG
图像
伪影
移除
模型
FB
CNN
,并介绍如何使用 PaddleHub 快速调用该预训练模型完成
JPEG
图像的
伪影
移除
。
经典论文-
卷积神经网络
可视化与理解及实践
大型卷积网络模型最近在ImageNet基准测试上表现出了令人印象深刻的分类性能(Krizhevesty等人,2012)。然而,目前还不清楚为什么它们表现得如此好,也不清楚如何改进。在本文中,讨论了这两个问题。本文介绍了一种新的可视化技术,可以深入了解中间特征层的功能和分类器的操作,作为一个诊断工具使用,这些可视化允许我们找到在ImageNet分类基准上优于Krizhevsky等人的模型架构。此外还进行了一项消融实验研究,以发现来自不同模型层的性能贡献。......
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